Wydajna i ekonomiczna lokalna pamięć masowa AI
Delegowanie zadań lokalnego przechowywania danych AI do QNAP NAS
Serwer QNAP NAS oferuje wydajną, ekonomiczną i wysoce skalowalną architekturę pamięci masowej, umożliwiając przedsiębiorstwom rozwijanie lokalnych możliwości w zakresie sztucznej inteligencji.
Pamięć obiektowa kompatybilna z S3 Łączność o dużej szybkości 25/100GbE
Pamięć masowa typu All-Flash Ochrona przez zastosowanie WORM i bezpieczne tworzenie kopii zapasowych
Zarządzanie danymi i ich przechowywanie są kluczem do pomyślnych zastosowań sztucznej inteligencji
Według firmy badawczej Gartner, do 2026 r. więcej generatywnych zasobów sztucznej inteligencji zostanie przeniesionych z chmury do urządzeń końcowych i brzegowych. Popularny model sztucznej inteligencji RAG (ang. Retrieval Augmented Generation) opiera się bardziej na pobieraniu informacji z dużych baz danych, co sprawia, że wydajne i niezawodne przechowywanie danych brzegowych jest pierwszym krokiem, aby w przedsiębiorstwach pomyślnie wdrożono generatywną sztuczną inteligencję.
Przy użyciu serwera QNAP NAS możesz utworzyć lokalną bazę danych AI o wysokiej niezawodności
Wydajne i pojemne serwery QNAP NAS są odpowiednie do przechowywania nieprzetworzonych danych i mogą służyć jako serwery pamięci masowej/kopii zapasowych dla RAG.
Scenariusz 1Przechowywanie dużych ilości nieprzetworzonych danych na wielu platformach
Serwer QNAP NAS umożliwia płynny dostęp między pamięcią lokalną i chmurową, dzięki czemu idealnie nadaje się do przechowywania nieprzetworzonych danych, filmów i zdjęć z różnych platform.
Obsługa pamięci obiektowej kompatybilnej S3, która pozwala na migrację danych przechowywanych w chmurze na serwer NAS
Obsługa natywnych protokołów Samba i NFS, zapewniająca płynny dostęp do danych i ich udostępnianie w systemach Windows, Linux, macOS i na innych platformach.
Obsługa WORM, zaawansowanego wyszukiwania danych, ochrony danych RAID i kontroli uprawnień, pozwalająca zapobiegać nieautoryzowanej modyfikacji danych, zapewniając integralność i spójność danych.
Scenariusz 2Pamięć masowa/Serwer kopii zapasowej dla RAG
Serwer QNAP NAS zapewnia potencjał pamięci masowej w skali petabajtów, zaawansowane technologie migawek i tworzenia kopii zapasowych, oraz macierze typu all-flash, spełniając rygorystyczne wymagania dotyczące częstego dostępu do danych i ich przetwarzania w RAG.
Najbardziej kompletna w branży linia produktów NAS typu all-flash zapewnia większe możliwości i elastyczność
Obsługa szybkich sieci 25/100GbE pozwalająca uwolnić pełny potencjał NAS typu all-flash w celu szybkiego pobierania danych z wysokim IOPS i niskimi opóźnieniami
Natywna obsługa protokołów iSCSI/Samba w celu montowania przestrzeni dyskowej NAS dla serwerów obliczeniowych AI lub innych urządzeń pamięci masowej
Automatyczne tworzenie kopii zapasowych danych wektorowych w przestrzeni dyskowej obiektów QNAP NAS S3, upraszczające tworzenie kopii zapasowych i przywracanie danych.
Obsługa technologii kontenerowych w celu przyspieszenia wdrażania i zarządzania wektorowymi bazami danych
Wdrażanie lokalnej pamięci masowej AI przy rozsądnym budżecie
  Jako serwer do przechowywania nieprzetworzonych danych Jako serwer pamięci masowej/kopii zapasowych dla architektury RAG
Zalecane modele TDS-h2489FU
TS-h2490FU
TS-h1090FU
TS-h3077AFU
TS-h3087XU-RP
TS-h2287XU-RP
TS-h1290FX
TS-h1277AFX
TVS-h1288X
TVS-h1688X
Kluczowe funkcje Wydajny serwer NAS typu all-flash do montażu w szafie serwerowej Serwer NAS o dużej pojemności do montażu w szafie serwerowejz hybrydową pamięcią masową HDD/SSD Wydajny serwer NAS typu all-flash w obudowie typu tower Serwer NAS e obudowie typu tower z dyskiem twardym o dużej pojemności
Zachęcamy do poinformowania konsultantów technicznych QNAP o swoich wymogach dotyczących użytkowania, a pomogą oni w zaplanowaniu optymalnej architektury wdrożeniowej.
Pytania?
W kwestii wszelkich zapytań dotyczących marketingu i public relations
Obserwuj nas!
Otrzymuj wszystkie najnowsze informacje
Gdzie kupić
Znajdź najbliższy sklep
Copyright © 2024 QNAP Systems, Inc. Wszelkie prawa zastrzeżone.